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TL;DR: Obtén una hoja de ruta completa de Python para Machine Learning que comienza por la sintaxis básica, manejo de datos y aprendizaje interactivo, sigue con herramientas de ingeniería de software, pasa por fundamentos matemáticos opcionales, aprendizaje automático clásico, deep learning, ML en entornos reales y termina con un profundo paseo por modelos de lenguaje grandes. También se recomiendan dos rutas para principiantes en Datacamp con descuento y un programa práctico de mentoría para crear proyectos reales y conseguir empleo. Ver en YouTube
La hoja de ruta propuesta cubre los bloques esenciales: primero dominar la sintaxis de Python y estructuras de datos, luego bibliotecas clave como numpy y pandas para manejo de datos, herramientas interactivas como Jupyter y entornos REPL para aprender rápido, y buenas prácticas de ingeniería de software como control de versiones, testing y empaquetado.
En el siguiente nivel conviene reforzar matemáticas aplicadas cuando sea necesario: álgebra lineal, cálculo básico y estadística. Después vienen los fundamentos de machine learning con scikit learn y ejercicios prácticos de regresión, clasificación y validación cruzada. A continuación, deep learning con PyTorch o TensorFlow para redes neuronales, CNN y RNN, y finalmente temas de producción: evaluación en el mundo real, pipelines, MLOps, despliegue en la nube y monitorización. Para quienes quieran profundizar en modelos de lenguaje, la hoja de ruta incluye un deep-dive en LLMs, fine-tuning y herramientas de inferencia.
Recursos prácticos sugeridos: cursos orientados a principiantes, dos tracks recomendados en Datacamp con un 25% de descuento para acelerar el aprendizaje, y DevLaunch, un programa de mentoría práctica para construir proyectos reales que puedes mostrar en portafolio y usar para aspirar a ese puesto soñado.
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